准备速通一下吴恩达的机器学习 很快做个笔记5.2.3 监督学习 part 2_哔哩哔哩_bilibili

目录

1.概述（P1-P3)

2.supervised learning：（P4,P5)

regression：

classification

3.unsupervised learning （P6-

1.聚类算法：clustering algorithm

 4，线性回归（linear regression）

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1.概述（P1-P3)

ML是AI的重要部分，AI的目标是AGI（artificial general intelligence）但是目前就。。。。

supervised learning：目前最常用

unsupervised learning：后面讲

reinforcement learning：后面讲

2.supervised learning：（P4,P5)

学习一个Inputs->Outputs 的函数，given inputs和标签；

regression：

例子of regression:

classification

 例子给的是01的二元分类，也有更多元的分类

3.unsupervised learning （P6-

与监督学习相比的区别：

没有给定的Y（outputs），而是让机器自己去发掘内部有什么有趣的模式、规则或者结果

1.聚类算法：clustering algorithm

应用：

Google News 推荐的分类；（例子：计算机自动识别出panda、zoo、twin）

栗子;

 4，线性回归（linear regression）

 notation……training set和test set啥的